Memory-augmented spiking neural networks (SNN)는 에너지 효율적인 neuromorphic computing을 약속하지만, 감각 modalities 전반에 걸친 일반화는 아직 충분히 탐구되지 않았다.

이 논문은 비용 최소화와 가용성 최대화를 목표로 하는 수리 가능한 시스템에 대한 bi-objective redundancy allocation problem (RAP)를 조사한다....

현대 잠재 확산 모델(LDM)은 일반적으로 픽셀 수준 재구성을 위해 주로 최적화된 저수준 변분 오토인코더(VAE) 잠재 공간에서 작동합니다.

단일 카메라 깊이 추정은 여전히 어려운 과제로, Depth Anything V2 (DA-V2)와 같은 최신 기반 모델들은 실제 세계 이미지에서 멀리 떨어진…

최근 3D 재구성 분야의 진보로 일상적인 환경에서 현실적인 디지털 트윈을 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 그러나 현재 디지털 트윈은 여전히 크게…

딥러닝이 증가함에 따라 AI 시스템이 객체를 식별할 수 있는 모델을 이해하기가 점점 어려워집니다. 따라서, 적대자는…

대규모 추론 모델(LRMs)의 우수한 성능에도 불구하고, 그들의 추론 행동은 종종 직관에 반하여 최적 이하의 추론 능력을 초래한다.

다중 인물 상호작용을 이해하고 생성하는 것은 robotics와 social computing에 광범위한 영향을 미치는 근본적인 도전 과제입니다. 인간은 자연스럽게…

모방 학습(Imitation learning, IL)은 전문가 시연으로부터 학습함으로써 자율 행동을 가능하게 합니다. 비교 대안인 강화 학습과 같은 방법보다 샘플 효율성이 높지만, IL은 여전히…

전 세계에서 10억 명이 넘는 사용자가 인간의 특성을 모방하도록 점점 더 정교하게 설계된 AI 시스템과 상호작용하고 있습니다. 이러한 변화는 긴급한 …

우리는 RadarGen을 소개합니다. RadarGen은 다중 뷰 카메라 이미지로부터 현실적인 자동차 레이더 포인트 클라우드를 합성하기 위한 diffusion model입니다. RadarGen은 효율적인 이미지‑...

현재 self-explainable models (SEMs)를 설계하기 위한 접근 방식은 복잡한 training procedures와 특정 architectures를 필요로 하여 실용적이지 않다....

자기장은 다양한 규모에서 은하 역학 및 구조에 필수적이며, 다상 압력 균형, 먼지 처리, 그리고 별 형성을 포함합니다. Dyna...

Operator learning은 infinite-dimensional function spaces 사이의 매핑을 data-driven 방식으로 근사하는 방법이며, 예를 들어 partial differential equation의 solution operators와 같은 경우에 적용됩니다.

Score-based diffusion models 현재 연속 생성 모델링에서 최첨단을 차지하고 있습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 overdamped ...

대기 모델에서 지형 따라가는 좌표는 종종 해결책에 격자 구조를 새겨 넣으며, 특히 급경사 지형에서는 왜곡된 …

VLM을 평가할 때 주요 과제는 모델이 텍스트 사전 지식과는 독립적으로 시각적 콘텐츠를 분석할 수 있는 능력을 테스트하는 것입니다. BLINK와 같은 최신 벤치마크는…

현대 확산 모델(DMs)은 최첨단 이미지 생성 성능을 달성했습니다. 그러나 데이터를 완전히 백색 잡음까지 확산시키는 근본적인 설계 선택은…

식물 질병은 전 세계 식량 안보에 중대한 위협이 되며, 정확하고 해석 가능한 질병 탐지 방법이 필요합니다. 이 연구는 i...

Generalist robot learning은 데이터에 의해 여전히 제한됩니다: 대규모, 다양하고 고품질의 interaction data는 현실 세계에서 수집하기에 비용이 많이 듭니다. While...

Text-to-image (T2I) diffusion models는 고품질 이미지를 생성하지만 텍스트 프롬프트에 지정된 공간 관계를 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 이 제한은…

Large Language Models (LLMs)이 고유한 인터페이스 디자인과 기능을 갖춘 별개의 플랫폼으로 진화했지만, 기존 공개 데이터셋은 모델을 …

현대 순차 추천(SR) 모델은 아이템을 표현하기 위해 모달리티 특징을 일반적으로 활용하며, 이는 주로 최근 언어 분야의 발전에 의해 동기 부여됩니다.

테스트와 검증은 하드웨어 및 시스템 설계에서 필수적인 활동이지만, 시스템 규모가 커짐에 따라 복잡성이 크게 증가합니다. While Behav...